ПочатиПочніть безкоштовно

KNN уперше

Ви вперше попрактикуєтеся з KNN на версії набору даних Ansur Body Measurements для жінок. Жіноча версія також містить 95 стовпців, але лише 1,9 тис. спостережень.

Набір даних завантажено до середовища як females.

Ця вправа є частиною курсу

Виявлення аномалій у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте оцінювач KNN із відповідного модуля pyod.
  • Створіть екземпляр оцінювача KNN() із часткою аномалій 0,5% і 20 сусідами як knn.
  • Створіть булевий індекс is_outlier, який повертає True, коли labels_ у knn дорівнює 1.
  • Відіокремте викиди з females, використовуючи is_outlier, у змінну outliers.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import KNN from the relevant pyod module
from pyod.____ import ____

# Instantiate KNN and fit to females
knn = KNN(____, ____, n_jobs=-1)
knn.____

# Create a boolean index that checks for outliers
is_outlier = ____

# Isolate the outliers
outliers = ____

print(len(outliers))
Редагувати та запускати код